画像認識は、ここ数年で大きな勢いを増している新しいテクノロジートレンドで、 画像処理とは全然違います。 画像認識により、ソフトウェアは画像内の場所、オブジェクト、アクション、人物、およびその他の要素を識別します。 逆に、画像処理は画像をデジタル形式に変換して、そこから情報を取得するためのさまざまな操作を実行します。
近年では画像認識が利用されるシーンが爆発的に増えていますが、AIはマーケティング、セキュリティ、旅行、健康など、多様多種なビジネスを再定義する可能性があります。大企業だけでなく、中小企業が参入するチャンスがまだたくさんあります。繰り返される作業の一部または全部を自動化することにより、作業時間を大幅に短縮します。精度をどんどん改善させることで、日常業務のヒューマンエラーを減少します。
テクノロジーの現代、業務の省力化、高速化、生産性工場のため、ディープラーニング（深層学習）、レインフォースメントラーニング（強化学習）、OCRなどの技術を活用する画像認識AI（人工知能）モデルを研究開発が必要です。
要するに画像認識AIをビジネスで活用するためのポイントは3つです。
- 画像認識を使う真の（具体的な）目的を考える。
- AI画像認識がミスしたときに補完できる運用方法を考える。
- AIの学習内容を継続的にアップデートしていく仕組みを作る。
一番目は単なるAIの導入だけではなく、業務や設備の見直しまで行うことになるかもしれません。そうなるとトヨタ方式の「なぜーなぜ」を繰り返すような進め方が必要です。その場合には自社だけではなく第三者パートナーなどに支援してもらうのも一つの方法かもしれません。そして二番目は、AIの長所と短所をしっかり理解し、AIの限界を知った上でAIの役割と人間の役割を明確にしておくことが重要です。最後に、三番目は、AI技術は非常に速く、そして大きく劇的に進歩しています。昨日できなかったことが今日には普通にできていることが多くあります。また製造現場の環境も常に変化します。このような変化を常に捉えて最新かつ最適な画像認識AIの仕組みを維持、活用していく必要があります。そのような最新技術を常にキャッチアップできる仕組み作りを準備しておきましょう。
